In Learn Python 3 the Hard Way, Zed Shaw taught you the basics of Programming with Python 3. Now, in Learn More Python 3 the Hard Way, you’ll go far beyond the basics by working through 52 brilliantly crafted projects. Each one helps you build a key
性能衡量
评估一个分类器的性能一般比评估一个回归器（regressor）更为复杂，所以我们会在这里大篇幅介绍分类器的性能评估，并且它也有多种评估方法。
使用CV衡量准确度
一个比较好的评估模型的办法是使用交叉验证。sk-learn提供了一个交叉验证精准度的方法cross_val_score()，不过有时候若是需要实现一些自定义的目标，也可以实现一个交叉验证的方法。例如：
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
from sklear
机器学习| 神经网络存储库
[__Update 02/19__: This repository is outdated. Python & PyTorch Model repo to be added]
开始建立各种机器学习实现的公共存储库，重点是神经网络，并最终转向深网，自动编码器和卷积网。
此后，所有蜿蜒的ML实现都将推送到此存储库。
目前，该存储库将充当通过多个平台实现的各种机器学习模型的集合。 这些包括：
Python Packages: Scikit(Sk) Learn, Py
